一、“苦涩教训”到底在说什么？（核心观点通俗版）
强化学习之父 Rich Sutton 在 2019 年写下的《The Bitter Lesson》，撕开了 AI 发展的一个反直觉真相：
“短期靠人类知识‘喂’机器能快速见效，但长期来看，砸算力 + 用通用方法（比如搜索、学习）的‘笨办法’，才是真正的赢家。”
这教训“苦涩”在哪？
就像你费尽心机教 AI 下围棋（比如写死“金角银边”规则），短期内 AI 能赢新手，特有成就感。但等算力上来后，AlphaGo 用“自我对弈 + 搜索”的通用方法，直接碾压你的“知识注入型”AI——之前的心血全成了无用功。
根本原因很现实：算力成本每年都在暴跌（摩尔定律持续生效）。你还在纠结“怎么教机器”时，别人已经靠堆算力让通用方法跑通了，而且越跑越强。
二、历史反复验证：四个领域的“打脸时刻”
AI 七十多年的发展，其实就是“人类知识注入”被反复打脸的历史。这四个关键节点尤其典型：
- 国际象棋（1997 年）：IBM 深蓝靠暴力搜索赢卡斯帕罗夫，那些沉迷“复刻人类棋谱”的研究者傻眼了；
- 围棋（2016 年）：AlphaGo 用“深度学习 + 蒙特卡洛搜索”吊打李世石，此前 20 年“靠围棋规则设计 AI”的努力全白费；
- 语音识别（1970 年代）：DARPA 竞赛中，“统计模型 + 多计算”干翻了“靠声道知识设计的系统”，CMU 的 HEARSAYⅡ 系统虽靠语言学知识实现 97% 准确率，但后续仍被统计模型超越；
- 计算机视觉（2012 年）：AlexNet 出现前，研究者靠人工找“边缘特征”，而 CNN（卷积神经网络）只用通用算法，效果直接甩十条街。
Sutton 总结的规律堪称真理：
人类知识注入→短期进步→遇瓶颈→被“算力 + 通用方法”秒杀
三、2025 年最新印证：AI 大佬们还在聊这个
今年以来的大模型动态，再次印证了“苦涩教训”的正确性：
- 前 OpenAI 首席科学家 Ilya 说“预训练到头了”，但 Transformer 共同发明者 Noam 立刻补刀：“提升实时算力（Test-Time Compute）才是关键”，他在 HotChips2025 大会上直言“算力越多越好”；
- 马斯克的 Grok3“堆算力硬冲”参数纪录，DeepSeek-R1 则“优化工程省算力”，看似路线不同，本质都是“靠通用方法挖算力潜力”；
- 通义千问开源智能体时直言：“不写死规则，让模型自己推理探索”——这正是“苦涩教训”的现实验证。
现在行业里没人再纠结“怎么把人类知识灌进模型”，而是比拼“如何让通用模型更高效地利用算力”。
四、个人怎么应对？三个“反焦虑”行动指南
作为技术人，与其焦虑被 AI 替代，不如主动拥抱这种逻辑。结合我的实践经验，分享三个可落地的方向：
1. 思维先转：别当“知识的搬运工”
- 放弃“全知幻觉”：别总想着“把所有知识学会再行动”。就像 AI 不用背完棋谱才赢，我学 Python 时也没看完教材，直接用 GPT 辅助写脚本，边错边改反而学得更快；
- 抓“元能力”而非“知识点”：比如学 Excel，别死记函数参数（知识点），要学“怎么用搜索 / 插件解决新问题”（元能力）——这对应 AI 的“通用方法”。
2. 能力聚焦：练“能借算力放大的本事”
根据 Sutton 强调的“搜索 + 学习”两大通用技术，个人重点提升这三项能力：
- 工具使用力：熟练用 AI 工具（Copilot 写代码、ChatGPT 查资料）、云算力平台（腾讯云、AWS）——相当于给大脑装“外接算力”；
- 持续学习力：用“最小行动 + 快速迭代”代替“完美准备”，这和 AI 的“自我对弈学习”逻辑一致；
- 工程化思维：做事情留“可扩展接口”，比如我写报告必用模板，下次能直接套新数据——就像 AI 模型能接更多训练数据。
3. 避坑提醒：知识不是没用，别当“天花板”
“苦涩教训”不是否定知识，而是别让知识限制你：
- 用知识“搭梯子”而非“筑围墙”：我做 AI 应用时，懂基础算法能快速入门，但真正出效果靠的是“数据测试（搜索）+ 用户反馈（学习）”优化；
- 稀缺领域抓知识：医疗、法律等数据少的领域，人类经验仍很重要。比如学医，基础解剖知识必须扎实，但也要用 AI 辅助看 CT 片（知识 + 算力结合）。
